多模态特征融合推荐初尝试，使用LightGCN获得ID-emb，超图卷积融合多模态信息获得Fea-emb，使用GAN丰富用户Fea，Attention融合Fea与ID。在模型选择时可以通过超参数--model在LightGCN的基础上选择是否增加超图、Gan、以及Attention等。
最近更新: 1年多前自己的一些demo，LightGCN召回之后用多模态特征进行精确排序，master基于GAN的俩个损失，bpr基于bpr损失。代码还在持续更新中...
最近更新: 1年多前pytorch实现GoogleNet、ResNet、SEnet的猕猴桃品种识别，数据集为徐香、瑞玉、翠香共900张，测试集准确率达到92%。
最近更新: 3年多前实时识别并输出书桌上正在翻阅的书目与页码。基于OpenCV+Qt开发，通过最大凸包提取书本边框，射影变换扭正摄像机视角，采用Orb+Ransac算法实现基于特征向量的图册匹配。
最近更新: 3年多前
